【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能网联汽车自动驾驶或者辅助驾驶领域，具体涉及一种智能网联汽车换道决策及轨迹规划方法。
技术介绍
1、随着近年来人工智能、大数据、5g通信和云计算等先进技术的迅速突破，智能网联汽车领域也呈现出蓬勃的发展态势。在这一趋势下，车辆得以实现更为智能化的感知、决策和执行功能，为解决交通拥堵、频繁交通事故等问题提供了更加丰富和可行的解决方案。自主换道作为智能网联汽车的基本功能之一，换道的决策以及相应的换道轨迹规划直接关系到车辆自身与道路交通的安全性和通行效率。
2、通过查阅相关专利和论文发现，现有智能网联汽车换道决策及轨迹规划方法中，鲜少考虑换道过程中本车周围交通环境的变化影响。专利cn106777776a公开了一种基于支持向量机模型的车辆换道决策方法；专利cn110298131b公开了一种混合驾驶环境下自动驾驶换道决策模型建立方法，建立多步动态博弈框架来确定最终的换道决策及轨迹规划方法。但上述方法均没有考虑换道过程中本车周围车辆运动状态的变化对于换道决策以及轨迹规划的影响，实际应用效果有待提高。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种智能网联汽车换道决策及轨迹规划方法。本专利技术旨在解决现有方法没有考虑换道过程中周围车辆运动状态的变化对于换道决策以及轨迹规划的影响，的问应用效果差的问题。
2、本专利技术提供了一种智能网联汽车换道决策及轨迹规划方法，包括以下步骤：
3、s1.定义换道智能网联汽车sc及路权竞争车辆lc的主从博
4、路权竞争车辆指目标车道中与换道智能网联汽车产生位置竞争的车辆，即目标车道后车；
5、s2.以换道车辆当前所在位置作为原点，水平行驶方向为x轴，从换道车辆所处车道到目标车道并与x轴垂直的方向作为y轴建立平面直角坐标系；
6、s3.利用智能网联汽车的传感设备采集自身及换道竞争车辆的行驶状态数据及道路环境信息，求解博弈均衡得到决策结果；
7、若得到的决策结果为持续换道，则进行步骤s4；
8、若得到的决策结果为车道保持，则进行步骤s5；
9、若得到的决策结果为回退至上一水平线，则进行步骤s6；
10、s4.依据步骤s3得到的持续换道策略，进行换道轨迹规划；
11、s5.依据步骤s3得到的车道保持策略，进行车道保持轨迹规划；
12、s6.依据步骤s3得到的回退策略，进行回退到上一条水平线位置的车辆行驶轨迹规划；
13、s7.重复步骤s3～s6的过程，直至智能网联车辆完成换道。
14、进一步，所述步骤s1包括以下：
15、s1.1定义车辆；
16、定义换道智能网联汽车为sc，换道车辆前方车辆为fc，目标车道后方车辆为lc，目标车道前方车辆为pc；
17、其中，换道智能网联汽车sc与路权竞争车辆lc为主从博弈的参与者，sc是博弈中的领导者，lc是博弈中的追随者；
18、s1.2计算sc的博弈收益，收益函数为：
19、esc＝(1-μsc)*esafe1+μscevel
20、式中，esc为换道车辆sc的总收益；μsc是车辆sc驾驶风格的权重系数，数值大小代表了驾驶类型，μsc越大，代表驾驶行为越激进；esafe1为换道车辆sc的安全收益；evel为换道车辆sc的速度收益；
21、esafe1的计算公式如下：
22、
23、式中，l为车宽；d为车辆sc与车辆lc的横向距离；a代表两车的横向安全距离；e1为车辆sc的安全因数；th为车辆sc相对车辆lc的车头时距；te1表示车辆sc的期望车头时距；t1表示车辆fc与车辆sc的初始车头时距；w表示两条车道之间中心线的横向距离；t2表示车辆pc与车辆lc的初始车头时距；
24、evel的计算公式如下：
25、
26、式中，vpc为目标车道前车pc的速度；vfc为车辆fc的速度；vdesire为sc的期望速度；
27、s1.3计算路权竞争车辆lc的博弈收益，收益函数为：
28、elc＝(1-μlc)*esafe2+μlc*espace
29、式中，elc为车辆lc的总收益；μlc为lc驾驶员驾驶风格的权重系数，数值大小代表了驾驶员的类型，μlc越大，代表驾驶员的驾驶行为越激进；esafe2为车辆lc的安全收益；espace为车辆lc的空间收益；
30、esafe2和espace计算公式如下：
31、
32、
33、
34、式中，d为车辆sc与车辆lc的横向距离；l为车宽；a代表两车的安全横向距离；th为车辆sc相对车辆lc的车头时距；e2为车辆lc的安全因数；te2为2号车的期望车头时距。
35、进一步，所述步骤s2的具体内容为：以智能网联汽车当前所在车道中心线与目标车道的中心线之间的横向位置距离为基准，等间距设置5条沿汽车行驶方向的水平线，得到每条水平线的纵坐标yi，i代表每条水平线的序号，取值范围为1-5，每个纵坐标yi作为智能网联汽车进行一次重复博弈的节点。
36、进一步，所述步骤s3中，最优合并误差函数的表达式如下所述步骤s3中，求解博弈均衡获取决策结果的过程如下：
37、i根据步骤s1.2和s1.3设计的收益函数确定换道车辆sc与目标车道竞争车辆lc在不同博弈策略下的博弈收益矩阵{epayoff(ax,by)}；
38、式中，epayoff代表sc或者lc在当前策略组合下的总收益；x＝{1,2,3},y＝{1,2},a1表示sc持续换道，a2表示sc沿当前水平线yi行驶，a3表示sc回退至上一条水平线yi-1，b1表示lc加速，b2表示lc减速，(ax,by)表示博弈策略的组合；
39、ii.采用主从博弈收益矩阵进行求解，找到博弈均衡策略，方程如下：
40、
41、式中，a*,b*代表在sc和lc在博弈均衡下取得最大收益的对应策略；
42、iii.将车辆最小车头时距添加到换道安全约束条件；
43、设定最小安全车头时距的数值为2s，有以下公式：
44、
45、式中，tsafe为安全车头时距。
46、进一步，所述步骤s4包括以下子步骤：
47、s4.1根据三次多项式参数方程拟合换道轨迹；
48、
49、式中，x(t)和y(t)分别为t时刻车辆纵向位置和横向位置；a0,a1,a2,a3,b0,b1,b2,b3为多项式曲线的系数；
50、s4.2在每个时间步长，以当前车辆位置为原点更新坐标系，并假设sc的速度v恒定，得到：
51、
52、最终有：
53、
54、式中，t为车辆换道总时间；θi为当前时刻车本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能网联汽车换道决策及轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能网联汽车换道决策及轨迹规划方法，其特征在于：所述步骤S1包括以下：
3.根据权利要求2所述的一种智能网联汽车换道决策及轨迹规划方法，其特征在于：所述步骤S2的具体内容为：以智能网联汽车当前所在车道中心线与目标车道的中心线之间的横向位置距离为基准，等间距设置5条沿汽车行驶方向的水平线，得到每条水平线的纵坐标yi，i代表每条水平线的序号，取值范围为1-5，每个纵坐标yi作为智能网联汽车进行一次重复博弈的节点。
4.根据权利要求3所述的一种智能网联汽车换道决策及轨迹规划方法，其特征在于：所述步骤S3中，求解博弈均衡获取决策结果的过程如下：
5.根据权利要求4所述的一种智能网联汽车换道决策及轨迹规划方法，其特征在于：所述步骤S4包括以下子步骤：
【技术特征摘要】
1.一种智能网联汽车换道决策及轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能网联汽车换道决策及轨迹规划方法，其特征在于：所述步骤s1包括以下：
3.根据权利要求2所述的一种智能网联汽车换道决策及轨迹规划方法，其特征在于：所述步骤s2的具体内容为：以智能网联汽车当前所在车道中心线与目标车道的中心线之间的横向位置距离为基准，等间距设置5条沿汽车行驶...
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